如何设计同时包含数据湖和数据仓库的混合架构？

数据湖以低成本存储大量各种格式（结构化、半结构化、非结构化）的原始数据，支持探索和机器学习等高级分析。数据仓库存储经过处理的结构化数据，针对快速SQL查询和商业智能进行了优化。混合架构集成了两者，利用数据湖的灵活性进行初始数据摄入，并利用数据仓库的性能进行受治理的业务报告，提供支持多样化分析需求的统一平台。 混合架构包含关键区域：1）**着陆/暂存区（数据湖）**：原始数据摄入。2）**处理/转换区**：专用数据湖区域（如Spark）或数据仓库引擎，用于数据清理和结构化。3）**精选/治理数据仓库**：用于商业智能的高性能结构化数据。4）**编排层**：管理数据流。核心原则是*存储与计算分离*、*治理*（安全性、编目）和*为任务选择合适工具*。这支持对原始数据进行高级分析，同时确保可信的指标和报告。 实施混合架构包括：1）识别数据源和用例。2）设计用于原始数据摄入的数据湖存储（云对象存储）。3）定义用于精选数据的数据仓库结构（表、模式）。4）使用数据湖引擎或数据仓库功能创建转换流程（ETL/ELT），以将数据湖数据精炼后用于数据仓库。5）实施统一的元数据/目录以提高可发现性。6）设置严格的数据仓库治理，同时允许数据湖的灵活性。7）建立编排工作流。其价值包括支持机器学习探索，同时高效且经济地交付可信的商业智能报告。